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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种医学图像领域泛化分割方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120355929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510848487.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种医学图像领域泛化分割方法及系统是由王丽会;周健;何虎;王华瑞;黄钰萱;朱游智;岑华尧设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学图像领域泛化分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种医学图像领域泛化分割方法及系统，属于医学图像处理技术领域。该方法对多中心医学图像数据预处理后，构建基于U‑Net与ResNet的网络架构，用于特征提取与分割预测。通过频域分解模块将图像特征转换为频域表示，分离低频振幅和相位信息。利用频域风格投影重建模块构建风格表示空间，将未知域风格投影至源域风格库并扰动扩展特征分布。通过多级对比解耦模块，结合类原型对比学习与像素级语义对比学习，实现域无关与域相关特征的解耦。最终联合分割损失与对比学习损失优化模型，生成最终的分割结果。本发明采用上述的方法，通过频域风格对齐与对比解耦，解决了医学图像多中心数据领域偏移问题。

本发明授权一种医学图像领域泛化分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种医学图像领域泛化分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、对多中心医学图像数据进行预处理； 步骤S2、构建基于U-Net与ResNet的编码器-解码器网络架构，用于医学图像的特征提取与分割预测； 步骤S3、通过频域分解模块将输入图像特征转换为频域表示，提取低频振幅作为风格信息，保留相位作为内容信息； 步骤S4、通过频域风格投影重建模块构建多源域风格表示空间，将未知域的低频振幅风格投影至源域风格库，并进行统计量扰动以扩展特征分布空间； 步骤S5、通过多级对比解耦模块，结合类原型对比学习与像素级语义对比学习，实现域无关特征与域相关特征的解耦； 步骤S6、联合分割损失与对比学习损失优化模型，生成最终的分割结果； 步骤S4中，频域风格投影重建模块具体包括： 初始化各源域的风格基，包括均值与方差参数； 基于Wasserstein距离计算输入特征风格与风格基的相似性，生成归一化相似性系数； 通过加权风格基生成风格仿射参数，对低频振幅特征进行实例归一化与重建； 在重建风格的统计量中引入基于方差估计的噪声扰动，模拟未知域的风格分布； 步骤S5中，多级对比解耦模块具体包括： 通过类原型对比学习，计算各域风格重建前后的类别原型并利用移动平均策略更新历史类原型来促进不同域的类别之间的特征分离； 通过像素级语义对比学习，针对易混淆像素特征构建锚点、正样本及负样本，优化特征空间中的语义一致性； 类原型对比学习通过以下公式实现： ； 其中，分别表示特征图的高度和宽度，表示像素特征的one-hot标签，即当属于类时，即，表示当前像素特征的索引； 使用移动平均策略更新类原型如下： ； 其中，分别表示类的更新和历史类原型，表示动量，设置为0.999。

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